David Robinson, hasta ahora responsable de transparencia en la compañía, renuncia a su cargo advirtiendo que el desarrollo basado en prueba y error resulta insuficiente ante los riesgos de los agentes autónomos.
Meta presentó Muse, OpenAI lanzó Dots y Uber activó su asistente de conductor; los tres comparten la misma apuesta: la IA habla antes de que el usuario la solicite, trasladando el reto técnico a cuándo y cómo interrumpir sin resultar molesta.
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En la conferencia RE: 2026, Capcom reveló que convertirá progresivamente su motor RE Engine en una plataforma que integra generación de contenido mediante IA para acelerar la creación de videojuegos.
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Anthropic presenta su prospecto de salida a bolsa y advierte que la política estadounidense podría truncar tanto sus contratos federales como sus relaciones con clientes privados, pese a una valoración que apunta a los $2 billones.
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La compañía publica el kit de desarrollo que permite integrar su agente virtual en dispositivos físicos caseros, desde pantallas de tinta electrónica hasta conectores HDMI.
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El cofundador de Napster transforma la empresa detrás de Stable Diffusion en una plataforma de generación de audio profesional respaldada e impulsada por los mayores sellos discográficos de la industria.
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Chatham Financial ha integrado Codex y el modelo GPT‑5.6 de OpenAI para automatizar la validación de operaciones en los mercados de capital, logrando reducir el tiempo de revisión de 30 minutos a menos de cuatro.
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Meta lanza Muse Gadgets, un proyecto open‑source que brinda firmware y SDK para que cualquier aficionado convierta una Raspberry Pi o un ESP32 en un agente personal capaz de gestionar viajes, compras y control del hogar.
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Un estudio reciente compara predicciones basadas en fotos de calle con bases de datos públicas y revela cuándo la visión artificial realmente aporta valor a los mapas urbanos.
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Suno amplía su plataforma de generación musical con Speech, una función que crea simultáneamente texto hablado y música de fondo en una sola pista de audio, dirigida a creadores de contenido, poetas y narradores.
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Un nuevo estudio de arXiv muestra que los agentes de lenguaje con horizonte extendido concentran la mayor parte de su memoria en un núcleo limitado, mientras que una larga cola de estados raros genera errores acumulados; el controlador Core‑Tail World Model (CTWM) propone una solución que ahorra hasta un 24 % de tokens sin perder precisión.
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